机载雷达降维STAP及预滤波方法研究

摘要

空时自适应信号处理(STAP)是将传统的阵列信号处理技术拓展到空时两维进行处理,应用到机载雷达中能有效抑制强杂波与干扰,改善动目标检测性能。但由于全维自适应处理所需的独立同分布样本数大,计算复杂度高,全维STAP方法在实际应用中受到限制,本文主要针对全维STAP处理样本需求量大、计算复杂度高的问题进行研究,主要内容包括以下几个方面:
　　1、第二章基于空时分离原理,介绍了一种空时分离的降维STAP算法。该算法用双迭代(BIA)算法进行求解,理论分析和仿真实验表明,用BIA算法具有快速的样本收敛性和计算收敛性,在小样本条件下即可取得优良的性能。且从方向图来看,BIA算法最优解的方向图具有更好的波束保形性能。
　　2、第三章介绍了一种基于辅助知识的预滤波方法。充分利用可提前获取的辅助知识,通过分析阵元在单个脉冲接收采样数据的结构,根据相邻脉冲接收采样数据结构的关系,设计一种预滤波器,在STAP算法前进行预滤波,滤除大部分杂波,使得剩余少部分杂波在后续STAP处理时能被充分抑制。尤其是预滤波方法对CMTI算法性能改善明显,PF+CMTI算法性能与1DT算法性能相当,这是非常明显的优势,因为CMTI算法是一种非自适应算法,可以进行单样本处理,而1DT算法是一种自适应算法,有一定的样本需求量,且需要对协方差矩阵进行估计并求逆,所需要的计算量远高于CMTI算法。
　　3、第四章将基于辅助知识的预滤波方法应用到机载MIMO雷达中。首先分析了机载MIMO雷达信号模型,并分析了机载MIMO雷达杂波自由度与杂波谱的分布特性。接着通过剖析机载MIMO雷达阵元在相邻脉冲采样接收数据矢量的结构,设计了一种非自适应预滤波器,在STAP算法前进行预滤波,理论分析和仿真实验表明,预滤波器能够滤除大部分杂波,使得剩余少部分杂波自由度与幅度均大幅下降,能够被后续STAP算法充分抑制,从仿真实验可以看出,预滤波方法对机载MIMO雷达算法性能的改善主要在主瓣杂波区。

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第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2 研究历史与现状

1.3 论文内容安排

第二章 相控阵机载雷达降维STAP方法

2.1引言

2.2信号模型

2.3杂波特性分析

2.4经典降维STAP方法

2.5空时分离降维STAP算法

2.6本章小结

第三章 基于辅助知识的预滤波方法

3.1引言

3.2预滤波降维STAP方法

3.3本章小结

第四章 预滤波方法在机载MIMO雷达中的应用

4.1引言

4.2 机载MIMO雷达信号模型

4.3 机载MIMO雷达预滤波方法

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

致谢

参考文献

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